传统的X射线吸收成像是利用样品不同部分对X射线的吸收不同而成像的。但对于生物软组织等以轻元素为主的样品，由于其对X射线吸收差别很小，吸收衬度的成像方法很难获得它的结构信息。近年来同步辐射光源的迅速发展使得利用X射线的相位衬度成像成为研究的一个焦点。由于X射线能量在10KeV或更高时，生物组织对X射线的相移是吸收的一千倍以上，所以利用X射线的相位信息成像，将会大大提高成像质量。常见的相衬成像方法中，同轴相衬成像易于实现，应用广泛，而相位恢复算法是同轴相衬成像中重要的一环。本文主要研究了同轴相衬成像原理和相位恢复算法，及同轴相衬成像在生物医学中的应用。本文首先建立了X射线和物质相互作用的关系模型，然后从光的自由空间传播的菲涅尔-基尔霍夫衍射公式出发，导出了基于维纳格分布的同轴相衬成像模型，介绍了几种相位恢复算法：CTF算法，一阶Born近似算法，TIE算法，Bronnikov算法和MBA算法。并通过模拟实验比较和分析了距离，吸收率，噪声三种因素的变化对不同算法相位恢复结果的影响，得出结论：TIE算法和CTF算法都不耐噪声，MBA算法可以抑制噪声但是只能用于弱吸收样品。模拟的结果对实验中选取最适的算法有重要的指导意义。然后本文提出了一种基于迭代的改进相位恢复算法，这种改进算法可以改善MBA算法只适用于弱吸收样品的情况，并且可以利用MBA算法较好的抑制噪声的性质，随后通过模拟实验证实了这种算法可以适用于更广的、非弱吸收样品的情形，而且计算复杂度不会显著增加。由于实际的成像样品是复杂多样的，很多情况下吸收性未知，所以这种改进算法有重要的现实意义。本文在上海光源做了标准物理样品和小鼠脑样品的同轴相衬成像实验，然后利用本文提出的相位恢复算法做相位恢复重构。实验结果表明，同轴相衬成像可以更好的区分软组织不同成分，而且不同组织的重构值之间有较大的区分度，可以获得比吸收成像更多的组织结构信息，实验结果显示出同轴相衬成像在对生物软组织成像上的巨大潜力。